2013年3月から，Twitterの自分の全ツイート（リツイートを含む）がダウンロードできるようになった。2013年3月22日にさっそく取得したときは19629ツイートであったが，2017年7月30日朝に再取得したら68366ツイートになっていた。
ダウンロードしたzipファイルには全ツイートがCSVやJSON形式で収められている（画像は含まれない）。Rで処理するにはCSVファイルが便利である。例えば月ごとのツイート数の推移をグラフにしてみよう：
data = read.csv("tweets.csv", as.is=TRUE)
t = as.POSIXct(data$timestamp) + 9*60*60 # convert to JST
hist(t, breaks="month", col="gray", freq=TRUE, xaxt="n", xlab="", ylab="tweets/month", main="")
a = 2009:2018
b = paste0(a, "-01-01")
axis(1, at=as.POSIXct(b), labels=a)
read.csv() のオプション as.is=TRUE（余計な変換はしない）は，なくてもいいが，あるほうが少し速く読めるはずである（数値または文字列として読む）。
2行目で 9*60*60（9時間）を足しているのは日本標準時に直すためのハックである。
3行目の hist() で月ごとのヒストグラムを描く。時間についてのヒストグラムはデフォルトでは密度表示（件数/全件数/秒）になる。これを件数表示にするために freq=TRUE を付けている。これは本来はちょっとまずいことで，ヒストグラムは1月（31日）の幅より2月（28日）の幅のほうが狭く描かれるのに高さは件数に比例して描くと，面積比が少しだけ正しくないことになる。たいした違いでないので，ここではツイート数がわかりやすいように件数表示にしている。ここで本来ならば xaxt="n"（横軸目盛を付けない）は不要であるが，後で横軸目盛を思い通りに付け直すためにこのようにしてある。
残りの3行が横軸目盛を思い通りに付ける部分である。ここでは年ごとに目盛っている。
グラフから2011年3〜5月のツイートが増えていることがわかるが，それ以降も増え続けている。リツイートも含むので，自分のツイート数はもっと少ないはずである。